EM-Centric Multiphysics Optimization of Microwave Components Using Parallel Computational Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For the high-performance microwave component and system design, besides electromagnetic (EM) physics domain, we also need to consider the operation of the real-world multiphysics (MP) environment that contains the effects of other physics domains. EM-centric MP analysis and design optimization become very important. In this article, for the first time, we develop a novel parallel EM-centric multiphysics optimization (MPO) technique. In our proposed technique, the pole/residue-based transfer function is exploited to build an effective and robust surrogate model. A group of modified quadratic mapping functions is formulated to map the relationships between pole/residues of the transfer function and the design variables. Multiple EM-centric MP evaluations are performed in parallel to generate the training samples for establishing the surrogate model. Using our proposed technique, the surrogate model can be valid in a relatively large neighborhood, which makes an effective and large optimization update in each optimization iteration. The trust region algorithm is performed to guarantee the convergence of the proposed MPO algorithm. Our proposed MPO technique takes a small number of iterations to obtain the optimal EM-centric MP response. Two microwave filter examples are used to demonstrate the validity of the proposed technique.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle